El reconocimiento automático de voz (ASR, por sus siglas en inglés) ha transformado la manera en que nos relacionamos con la tecnología, facilitando nuestras vidas en diversos aspectos como la atención al cliente, la transcripción de reuniones, y la automatización de tareas administrativas. No obstante, la precisión en las transcripciones ASR aún presenta desafíos, ya que su tasa de error es tres veces mayor que la de los transcriptores humanos.
A continuación, vamos a profundizar en cómo el uso del WER en el sector B2B permite a las compañías evaluar y comparar la eficacia de diferentes sistemas de ASR en función de sus necesidades específicas.
¿Qué es el WER?
El WER (Word Error Rate) es una métrica utilizada en el ámbito del reconocimiento automático de voz (ASR) para medir la precisión en la conversión de voz a texto. Esta métrica evalúa la cantidad de errores de transcripción en relación con el total de palabras habladas, considerando sustituciones, inserciones y eliminaciones.
Para calcular el WER, se divide el número de errores totales por el número total de palabras habladas. Un WER bajo generalmente indica una mayor precisión del software ASR, mientras que un WER alto sugiere menor precisión.
Cómo se calcula el WER
Aquí hay una fórmula simple para entender cómo se calcula la tasa de error de palabras (WER):
WER= S+I+D/N
- S significa sustituciones,
- I significa inserciones,
- D significa eliminaciones,
- N es el número total de palabras habladas
Esta medida se basa en la distancia de Levenshtein, que mide la diferencia entre dos cadenas de palabras en una transcripción. Por ejemplo, si una transcripción tiene 9 errores en una llamada telefónica de 36 palabras, el WER sería del 25%.
¿Cómo puede el WER ayudar a disminuir las imprecisiones en las comunicaciones B2B?
En el sector B2B, la comunicación precisa y eficiente es crucial para el éxito de las empresas. Al utilizar el WER como indicador de rendimiento, las empresas pueden analizar y comparar objetivamente la precisión de distintos sistemas ASR. Este análisis permite identificar qué soluciones se adaptan mejor a sus requerimientos, lo que resulta en una mayor eficiencia y calidad en la transcripción de voz a texto.
Al comparar el WER entre diferentes sistemas ASR, las empresas pueden identificar áreas de mejora en sus soluciones actuales y buscar sistemas que aborden estas deficiencias. Sin embargo, es crucial considerar las limitaciones del WER al evaluar y comparar sistemas ASR en el sector B2B, ya que no tiene en cuenta la fuente de los errores ni la importancia de las palabras en la transcripción. Por lo tanto, las empresas deben complementar esta métrica con un análisis cualitativo que incluya factores como la calidad del audio, el ruido de fondo y el vocabulario específico de la industria. Para reducir los errores, se pueden implementar acciones como mejorar la calidad del audio, entrenar el modelo con más datos, limitar el vocabulario y aplicar gramática y contexto, lo que permitirá una mejor comprensión de la comunicación y una reducción de los errores de reconocimiento.
Por ende, es fundamental seleccionar una herramienta que se adecúe a las necesidades específicas de tu negocio y los datos de audio que serán analizados. El ASR de Upbe está diseñado para transcribir diálogos telefónicos en español de todos los países hispanohablantes. Está capacitado específicamente para un contexto de ventas donde puede haber ruidos de fondo, solapamiento de voces y grabaciones de calidad limitada.
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